nnet3-info 可以查看训练好的chain model 模型结构，如下：

final.mdl.head

注意点

• 两个output，是因为有两个目标函数，一个是基于线性的，一个是基于CE的，实际结果是两个结果的加权值。训练中反向传播的时候也是用的加权值。作用是预防训练训偏掉了。 multitask learning？
• 输入是40维fbank，lda层操作：首先做了一个扩帧到200维，然后做了lda，这里的lda并没有降维，只是起到了解相关的操作。输出仍然是200维。
• 参数计算：
  tdnn1 2001024 + 1024
  tdnn2 20481024 + 1024
  tdnn3 20481024 + 1024
  tdnn4 20481024 + 1024
  tdnn5 20481024 + 1024
  output.affine component （10241024 + 1024）+ （10246508 + 6508）
  output-xent.affine component （10241024 + 1024）+ （1024*6508 + 6508）
  所有参数加起来正好等于最前面的24039128

Reference

http://kaldi-asr.org/doc/index.html
https://www.danielpovey.com/files/2015_interspeech_multisplice.pdf